Var в питоне что это

На основе типа данных переменной интерпретатор выделяет память и решает, что можно сохранить в зарезервированной памяти. Поэтому, присваивая переменным разные типы данных, вы можете хранить целые числа, десятичные знаки или символы в этих переменных.

Присвоение значений переменным

Переменные Python не требуют явного объявления для резервирования пространства памяти. Объявление присваивается автоматически, когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства (=) используется для присвоения значений переменным.

Операнд слева от оператора = является именем переменной, а операнд справа от оператора = является значением, которое хранится в переменной. Например,

Здесь 100, 1000.0 и «John» являются значениями, присвоенными счетчику, милям и переменной имени, соответственно. Это дает следующий результат:

Множественное присвоение

Python позволяет одновременно назначать одно значение нескольким переменным.

Здесь создается целочисленный объект со значением 1, и все три переменные назначаются в одну и ту же ячейку памяти. Вы также можете назначить несколько объектов нескольким переменным. Например,

Стандартные типы данных

Данные, хранящиеся в памяти, могут быть разных типов. Например, возраст человека хранится как числовое значение, а его адрес хранится в виде буквенно-цифровых символов. Python имеет различные стандартные типы данных, которые используются для определения возможных операций и методов хранения для каждого из них.

Числа Python

Числовые типы данных хранят числовые значения. Числовые объекты создаются при назначении им значения. Например,

Вы можете удалить один объект или несколько объектов, используя инструкцию del.

Все целые числа в Python3 представлены как long числа. Следовательно, нет отдельного типа long.

Примеры

Строки Python

Знак плюс (+) является оператором конкатенации строк, а звездочкой (*) является оператор повторения. Например,

Списки Python

Списки являются наиболее универсальными составными типами данных Python. Список содержит элементы, разделенные запятыми и заключенные в квадратные скобки ([]). В некоторой степени списки аналогичны массивам в C. Одно из различий между ними состоит в том, что все элементы, принадлежащие списку, могут быть разных типов данных.

Кортежи Python

Словари Python

Словари заключены в фигурные скобки (<>), и значения могут быть получены с помощью квадратных скобок ([]). Например,

Словари не имеют понятия об упорядочивании среди элементов.

Преобразование типа данных

Иногда вам может потребоваться выполнить преобразования между встроенными типами. Чтобы преобразовать типы, вы просто используете имена типов как функцию.

Существует несколько встроенных функций для преобразования из одного типа данных в другой. Эти функции возвращают новый объект, представляющий преобразованное значение.

Преобразует x в целое число.

Преобразует x в число с плавающей запятой.

Создает комплексное число.

Преобразует объект x в строковое представление.

Преобразует объект x в строковое выражение.

Обрабатывает строку и возвращает объект. Используется для выполнения программного кода представленного сторокой.

Преобразует s в кортеж.

Преобразует s в список.

Преобразует s в набор.

Создает словарь. d должен быть последовательностью (ключ, значение) кортежей.

Преобразует s в неизменяемый набор.

Преобразует целое число в символ.

Преобразует целое число в символ Unicode.

Преобразует один символ в его целочисленное значение.

Преобразует целое число в шестнадцатеричную строку.

Преобразует целое число в восьмеричную строку.

Рекомендуем хостинг TIMEWEB

Рекомендуемые статьи по этой тематике

Источник

Numpy Variance | Что делает функция var() в Numpy

Функция дисперсии Numpy вычисляет дисперсию элементов массива Numpy. Он вычисляет среднее значение квадратов отклонений от среднего.

Numpy Variance | Что делает функция var() в Numpy

В сегодняшней статье мы узнаем о функции Numpy var (). Функция дисперсии Numpy вычисляет дисперсию элементов массива Numpy. Дисперсия вычисляет среднее значение квадратов отклонений от среднего, т. е.(abs(x – x.mean())**2)e. Среднее значение-это x.sum()/N, где(x) для массива x. Дисперсия по умолчанию используется для сплющенного массива, в противном случае-по указанной оси.

Дисперсия относится к ожиданию стандартного отклонения для переменной от ее среднего значения в терминах непрофессионала. Дисперсия Numpy вычисляет то же самое по массиву чисел. Более того, с улучшенной производительностью и алгоритмами вы получаете дисперсию в виде массива numpy взамен. В этом посте мы подробно рассмотрим эту функцию дисперсии.

Дисперсия относится к ожиданию стандартного отклонения для переменной от ее среднего значения в терминах непрофессионала. Дисперсия Numpy вычисляет то же самое по массиву чисел. Более того, с улучшенной производительностью и алгоритмами вы получаете дисперсию в виде массива numpy взамен. В этом посте мы подробно рассмотрим эту функцию дисперсии.

Параметр дисперсии Numpy

a = Массив, содержащий элементы, дисперсия которых должна быть вычислена

Axis = Значение по умолчанию равно none, что означает вычисление дисперсии 1D-сплющенного массива. Однако ось может быть int или кортежем ints. Если они хотят, чтобы дисперсия вычислялась вдоль какой-либо конкретной оси или осей соответственно. (Необязательно)

dtype = Тип данных, используемый при вычислении дисперсии. По умолчанию используется float64 для массивов целочисленного типа. Для массивов типов float это то же самое, что и массив

out = Альтернативный выходной массив, имеющий тот же размер, что и ожидаемый выходной массив. Но тип бросается, если это необходимо. (Необязательно)

Ddof = Относится к “Дельта-степеням свободы”: делитель, используемый при вычислении, равен N – ddof. Где N – количество элементов. ddof по умолчанию равен нулю. (Необязательно)

Возвращаемый тип функции Numpy var() в Python:

Возвращает дисперсию элементов данных входного массива. Если, возвращает новый массив, содержащий дисперсию; в противном случае ссылка на выходной массив

Возвращает дисперсию элементов данных входного массива. If возвращает новый массив, содержащий дисперсию; в противном случае возвращается ссылка на выходной массив.

Объяснение

В приведенном выше примере. Функция Numpy var() используется для вычисления дисперсии массива, созданного программистом. Необязательные параметры не являются обязательными при использовании функции в программах. Функции numpy var() точно возвращают дисперсию, передавая массив в качестве параметра.

Numpy Variance var() с желаемым типом

Numpy Variance var() с желаемым типом

Выход:

В приведенном выше примере сначала мы выводим дисперсию данного 1D-массива. Когда тип не включен. тип – это тип данных, который нам нужен при вычислении дисперсии. Он необязателен и по умолчанию имеет значение float64 для массивов целочисленного типа. Но когда мы включаем параметр type и устанавливаем его значение, отличное от значения по умолчанию. Получаем выходную дисперсию нужного типа. Аналогично, мы установили здесь тип float32 и float64 соответственно.

В приведенном выше примере сначала мы выводим дисперсию данного 1D-массива. Когда тип не включен. тип – это тип данных, который нам нужен при вычислении дисперсии. Он необязателен и по умолчанию имеет значение float64 для массивов целочисленного типа. Но когда мы включаем параметр type и устанавливаем его значение, отличное от значения по умолчанию. Получаем выходную дисперсию нужного типа. Аналогично, мы установили здесь тип float32 и float64 соответственно.

Функция дисперсии Numpy в Python для многомерного массива

Объяснение:

В приведенном выше примере функция вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вместе с параметром оси. Когда ось равна none, что является значением по умолчанию, она вычисляет дисперсию сплющенного массива. Когда ось равна 0, она вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вдоль направления строк. И когда ось равна 1, он вычисляет дисперсию вдоль направления столбцов.

В приведенном выше примере функция вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вместе с параметром оси. Когда ось равна none, что является значением по умолчанию, она вычисляет дисперсию сплющенного массива. Когда ось равна 0, она вычисляет заданную дисперсию многомерного массива вдоль направления строк. И когда ось равна 1, он вычисляет дисперсию вдоль направления столбцов.

Statistics var() вычисляет дисперсию заданных элементов массива точно так же, как функция Numpy var (). Однако он не очень хорошо работает с многомерным массивом, потому что:

Модуль статистики не создает многомерных массивов. Нам нужна библиотека Numpy

Кроме того, нет параметра, позволяющего определить, к какой оси относится дисперсия.

Синтаксис статистики var()

Синтаксис статистики var():

Используйте этот параметр, где данные представляют собой массив допустимых чисел, включая десятичные и дробные значения. И, bar – это среднее значение данных. Этот параметр является

Используйте этот параметр, где данные представляют собой массив допустимых чисел, включая десятичные и дробные значения. А bar – это среднее значение данных. Этот параметр является необязательным. Если это не указано, то среднее значение вычисляется автоматически.

Пример статистики var()

Дисперсия массива без NumPy

Мы можем рассчитать дисперсию без использования модуля Numpy. Следующий пример иллюстрирует,

Во-первых, дисперсия зависит от квадрата разности между величиной и ее средним значением. В результате, чем больше значения удаляются от среднего, тем больше будет дисперсия. В приведенном выше примере мы создали функцию с именем variance (), которая принимает массив и его длину и возвращает его дисперсию. Сначала вычисляется среднее значение, а затем сумма

Вывод

В заключение эта статья предоставляет вам всю информацию о функции Numpy variance в Python. Функция дисперсии используется для нахождения дисперсии заданного набора данных. Импорт модуля Numpy дает доступ к созданию ndarray и выполнению таких операций, как среднее стандартное отклонение. Более того, дисперсия над ним осуществляется с помощью специальных функций, встроенных в сам модуль Numpy. Вы можете обратиться к приведенным выше примерам для любых запросов, касающихся функции Numpy var() в Python.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник

Основы языка программирования Python за 10 минут

На сайте Poromenos’ Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или <..>в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

Структуры данных

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

Операторы

Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range( ). Вот пример использования операторов

if rangelist[ 1 ] == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[ 1 ] == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»

while rangelist[ 1 ] == 1 :
pass

Функции

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar( 1 )
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try—except [exceptionname]:

def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не «Выполняет недопустимую операцию»
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]

import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»

myfile = file (r «C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
‘This is a sample string’
myfile.close()

Особенности

def myfunc():
# Выводит 5
print number

def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3

def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

Источник

Python 3 – Типы переменных

В зависимости от типа данных переменной, интерпретатор выделяет память и решает, что можно хранить в зарезервированной памяти. Поэтому, назначая различные типы данных переменной можно хранить целые числа, десятичные или символы в этих переменных.

Присвоение значений переменных

Переменной в Python не требуется явное объявление для резервирования места в памяти. Объявление происходит автоматически, когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства (=) используются для присвоения значений переменных.

Операнд слева от оператора = является именем переменной и операнд справа от оператора = является значение, которое хранится в переменной. Например:

Здесь, 100, 1000,0 и «Andreyex» является значением, присвоенный переменным счетчиком, мили и имя, соответственно. Это дает следующий результат:

Многократное назначение

Python позволяет присвоить одно значение для нескольких переменных одновременно.

Здесь целое создается со значением 1, и все три переменные назначены одной и той же ячейки памяти. Кроме того, можно назначить несколько объектов для нескольких переменных. Например:

Здесь, два целочисленных объекта со значениями 1 и 2 присваиваются переменным а и б соответственно, и одна строка объекта со значением «Andreyex» присваивается переменной с.

Стандартные типы данных

Данные, хранящиеся в памяти, могут быть нескольких типов. Например, возраст человека хранится в виде числового значения и его или ее адрес хранится в виде буквенно-цифровых символов. Python имеет различные стандартные типы данных, которые используются для определения операций возможных для них и способ хранения для каждого из них.

Python имеет пять стандартных типов данных:

Числа в Python

Тип данных – числа, хранят числовые значения. Количество объектов создаются при присвоении значения для них. Например:

Вы также можете удалить ссылку на объект с помощью заявления del. Синтаксис del следующий:

Вы можете удалить один или несколько объектов с помощью заявления del.

Python поддерживает три различных числовых типов:

Все числа в Python3 представлены в виде длинных целых чисел. Следовательно, нет никакого отдельного типа.

Примеры

Вот некоторые примеры чисел:

Комплексное число состоит из упорядоченной пары действительных чисел с плавающей точкой, обозначаемых x + yj, где х и у являются действительными числами, а j представляет собой мнимую единицу.

Строки в Python

Строки в Python идентифицируются как непрерывный набор символов, представленных в кавычках. Python позволяет либо пару одинарных или двойных кавычек. Подмножества строк могут быть приняты с помощью оператора среза ([] и [:]) с индексами, начиная с 0 в начале строки и работает свой путь от: 1 до конца.

Знак плюс (+) является оператором конкатенации и звездочка (*) оператор повторения. Например:

Это даст следующий результат:

Списки в Python

Списки являются наиболее универсальными типами соединения данных Python. Список содержит элементы, разделенные запятыми и заключенные в квадратные скобки ([]). В какой-то степени, списки похожи на массивы в С. Одно из различий между ними состоит в том, что все элементы, принадлежащие к списку могут быть разного типа данных.

Значения, хранящиеся в списке могут быть доступны с помощью оператора среза ([] и [:]) с индексами, начиная с 0 в начале списка и работать свой путь до конца: 1. Знак плюс (+) является оператором список конкатенации, а звездочка (*) оператор повторения. Например:

Это дает следующий результат:

Кортежи в Python

Кортеж – это другой тип данных последовательности, похожий на список. Кортеж состоит из нескольких значений, разделенных запятыми. В отличие от списков, тем не менее, кортежи заключены в скобки.

Основное различие между списками и кортежами: Списки заключены в скобках ([]) и их элементы и размеры могут быть изменены, в то время как кортежи заключены в круглые скобки (()) и не могут быть обновлены. Кортеж можно рассматривать как списки только для чтения. Например:

Это дает следующий результат:

Следующий код является недействительным над кортежем, потому что мы пытались обновить кортеж, который не допускается. Подобный случай возможен со списками:

Словари в Python

Словари в Python являются своего рода тип хеш-таблицы. Они работают как ассоциативные массивы или хэши, найденных в Perl и состоят из пар ключ-значение. Словарь ключ может быть практически любым типом Python, но, как правило, число или строка. Значения, с другой стороны, может быть любой произвольный объект Python.

Словари заключены в фигурных скобках (<>), значения могут быть назначены и доступны к ним, используя квадратные скобки ([]). Например:

Это дает следующий результат:

Словари не имеют понятия порядка среди элементов. Неправильно говорить, что элементы «не по порядку»; они просто не упорядочены.

Преобразование типов данных

Иногда вам может понадобиться выполнить преобразования между встроенными типами. Для преобразования между типами, вы просто используйте название типа в качестве функции.

Есть несколько встроенных функций для выполнения преобразования из одного типа данных в другой. Эти функции возвращают новый объект, представляющий преобразованное значение.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник